Нецифровая экономика

Вчера на Форуме Альянс в сфере ИИ провел сессию «Раскрывая потенциал ИИ: преодолеваем ключевые барьеры», в которой участвовали Сбер, Яндекс, Т-Технологии, Альфа-Банк и Сибур. Лидеры российского ИИ начистоту обсудили, что стоит на пути массового внедрения искусственного интеллекта. Бигтехи сегодня играют роль проводников технологий и кузницы кадров для других отраслей — из вузов не выходят готовые ML-щики, ими становятся после практики, а возможности проводить эксперименты c ИИ есть не у всех. Станислав Близнюк из Т-Технологий заметил, что важно тиражировать не только технологии, но и культуру — быструю проверку гипотез, работу с ошибками и технопозитив. Специалисты из бигтехов, переходя в другие отрасли, несут не только опыт, но и подходы к созданию хороших продуктов. Про вечный вопрос кадрового дефицита Александр Ведяхин, модерировавший сессию как председатель Набсовета Альянса, спросил Сибур: где они ищут сильных специалистов, если их еще в сандалиях разбирают бигтехи? Василий Номоконов из Сибура ответил, что справляются и даже благодарны бигтехам за партнерство: не приходится все строить с нуля, а часть задач, например, агентов, можно отдавать стартапам, которые делают быстрее и точечнее; и наконец, закрывать лишь необходимый минимум инженеров, а главное — растить людей в бизнес-подразделениях, которые понимают, как применять LLM и зачем. Про разработку собственных моделей с нуля и сколько это стоит, говорили еще прямее: «Я вам сразу скажу: если хотите разрабатывать свои фундаментальные модели — не делайте этого», поделился опытом Ведяхин. Владимир Верхошинский из Альфа-банка согласился: есть Сбер, Яндекс, которые могут себе позволить разработку с нуля, Т-Технологии, которые дообучают открытые модели. Но большинству достаточно того, что уже есть в опенсорсе — главное фокусироваться на бизнес-ценности. Близнюк подтвердил, что искусственный интеллект — «труба», в которой «джуну спалить 100 миллионов» совсем несложно. Поэтому так ценен опыт тех, кто уже прошел этот путь, набил шишки и именно этот опыт лег в основу методики оценки финэффектов от внедрения ИИ, которую подписали после сессии. В Т-Технологиях правило простое: инвестиции этого года должны окупиться в следующем. Но важно учитывать не только прямые эффекты — в улучшении процессов, юнит-экономики и клиентского опыта, но и долгосрочные – усиление и ускорение собственных сотрудников, рост лояльности клиентов и тп – не все можно посчитать сразу. И наконец, стратегический контекст: согласились, что Россия входит в топ-7 стран, владеющих полным стеком ИИ-технологий. Записали, через год проверим, что изменилось. @anti_agi